目录
为什么我们看好AI在银行的落地？ 5
大行积极进行大模型业务布局，2024-2029年国内银行在AI及大数据投入
CAGR有望为24% 9
Deepseek问世，AI应用的“诺曼底时刻”来临 13
Deepseek模型盘点：训练/推理成本优化构筑核心竞争力 13
Deepseek核心优势的归因：混合专家模型、多头潜在注意力机制 20
Deepseek为“AI普惠”创造可能，AI应用的星辰大海就此开启 22
2025年AIAgent元年开启，Agent成为海内外大厂兵家必争之地 23
AIAgent是什么？ 23
谷歌：产品线广泛，从通用到多步骤任务、编程/游戏Agent 26
微软：打造世界最大AIAgent生态系统，使得客户自建成为可能 29
字节跳动 30
海外映射：海外银行AI应用发展如火如荼，已在贷款、反欺诈、资产定价、资金管理等领域落地 33
Upstart：依靠人工智能及大数据开展助贷业务，显著提升审批的快捷度和准确性 33
国外多家知名银行AI应用在客服、知识库、AI编程、反欺诈、资产定价、监管、资金管理等领域落地 36
国内银行+AI的发展现状、标的分析 43
宇信科技 43
京北方 47
高伟达 48
天阳科技 49
神州信息 53
风险提示 55
图表目录
图1：2010-2024年中国商业银行净息差 5
图2：北京银行构建可信金融训练集 6
图3：统一集中管理模式下的外部数据管理流程 7
图4：AI在银行业不同领域和职能中的潜在价值 9
图5：2023以及2028年中国银行业IT解决方案市场规模（亿元） 10
图6：大模型技术迭代与产品模式应用分析 10
图7：2024以及2028年AI解决方案支出最多的行业 12
图8：汇丰银行预测短期AI应用落地较快的领域 12
图9：2024以及2029年银行业科技投入情况分析 13
图10：2024-2029年银行业前沿技术投入规模拆分（亿元） 13
图11：DeepSeek公司发展历程 13
图12：DeepSeek-V2与其他主流模型的性能比较 14
图13：DeepSeek-V2活跃参数（十亿） 14
图14：DeepSeek-V3的表现优于其他开源模型，并达到了与领先的闭源模型相当的性能 14
图15：DeepSeek-R1在数学、代码和推理任务均达到了与OpenAI-o1相当的性能 16
图16：DeepSeek-R1-Distill模型基于开源模型进行了微调 17
请务必阅读正文后的声明及说明图17：DeepSeekMath7B性能接近Gemini-Ultra和GPT-4 18
请务必阅读正文后的声明及说明
图18：DeepSeek-Coder-V2在编码和数学基准测试方面的表现优于GPT4-Turbo、Claude3Opus和
Gemini1.5Pro等闭源模型 18
图19：DeepSeekLLM67BBase在推理、编码、数学和中文理解等领域的表现优于Llama270BBase 19
图20：Gshard在Transformer论文中实现MoE，引入了随机路由和专家容量等新概念 20
图21：在MHA、GQA中大量存在于keysvalues中的KV缓存（带阴影表示），MLA中只有一小部分的被压缩Compressed的LatentKV 21
图22：数据集蒸馏原理 22
图23：强化学习的特点 22
图24：结合DeepSeek的逻辑能力与知识图谱技术，模型实现从“粗放关联”到“精准推演” 23
图25：AIAgent核心特点 24
图26：AIAgent运作流程 24
图27：2025年企业机构需要探索的十大战略技术趋势 25
图28：AIAgent三大竞争力：模型、数据和场景 26
图29：谷歌ProjectMariner执行任务演示界面 27
图30：谷歌游戏Agent演示界面 28
图31：微软智能体界面 29
图32：扣子空间主要聚焦于日常办公场景 30
图33：扣子空间核心功能之一是“生产力全面提升” 30
图34：扣子空间核心功能之一是“专家能力深度支持” 31
图35：扣子空间“专家能力深度支持”股票投资价值分析案例 31
图36：扣子空间“专家能力深度支持”用户调研报告案例 31
图37：扣子空间“专家能力深度支持”股票K线分析案例 32
图38：扣子空间MCP集成带来的旅游规划、